进入21世纪，随着互联网和信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，几乎每个生活和工作的领域都被数据覆盖。如今，将世界描述为由数据构成的也不再显得夸张。

提到大数据，我们自然会联想到数据挖掘技术和人工智能。自1956年人工智能学科诞生以来，经过60多年的发展，它已经成为一门前沿学科，并逐渐渗透到各个领域。AlphaGo的出现使人工智能更加深入人心，展示了其强大的能力。2016年3月，AlphaGo以4:1战胜围棋世界冠军李世石；2016年末至2017年初，它在网络平台上与多位围棋高手对决，取得60连胜；2017年5月，它在与世界排名第一的围棋冠军柯洁的比赛中，以3:0完胜。围棋界普遍认为AlphaGo的棋艺超越了人类顶尖水平。

围棋是一项复杂且依赖脑力的运动，虽然计算机在其他棋类游戏中表现不错，但在围棋领域却一直难以匹敌人类。AlphaGo的表现颠覆了人们的认知，引发了关于人工智能是否会取代人类工作的讨论。

人工智能的核心在于模拟人类的智能行为。它通过学习历史数据中的因果关系和其他规律来解决问题。例如，AlphaGo在下围棋时，会根据对手的每一步棋，计算出所有可能的结果，并选择最佳的落子位置。尽管人工智能在某些领域如创作诗歌等表现出色，但它仍受限于特定条件下的结果输出，这使得它更倾向于创造性而非创新性工作。

笔者目前从事二级市场投资工作，也在思考人工智能能否以及在多大程度上替代人类进行投资。量化投资是数据挖掘技术在投资领域的一个典型应用，其优势在于客观性和高效性，但缺点也很明显。虽然量化投资能够处理大量历史数据，但在预测长期趋势和应对市场不确定性方面仍有局限。此外，量化交易策略的生成方式和结果不尽如人意，大部分情况下仍需人工干预。

综上所述，虽然数据挖掘技术在投资领域有一定的应用，但其创新性仍然不足。目前，量化交易仍处于探索阶段，无法完全替代人类投资。因此，人力资本仍然是投资领域不可或缺的重要因素。

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